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DAX核心,其实只有4个

很多朋友反映,在学习Power PivotDAX过程中,越是不断接触各类函数、计算方式、模型设计以及案例,就感觉越是“懵”,为什么? 对于这个问题,我也一直在思考,回想起我在开始接触DAX过程,逐渐感觉到,这可能跟很多朋友在学习过程中,没有紧紧围绕DAX核心思想进行理解结果! 那么,DAX最核心思想是什么? 实际上,我理解只有4个:筛选、计算!说成完整一句话,就是:筛选出所需数据,然后进行计算! 所有的模型设计、函数应用,都应紧紧围绕“筛选,计算”4个展开! 换句话说,我们学习DAX模型、函数或案例,应该思考是,这个模型设计对数据筛选有什么帮助?度量计算所用到数据是模型表和关系自动筛选? 现在,先通过超级表数据筛选/切片视频,让大家对数据筛选及数据集有个相对直观初步印象,建议大家多加体会,为后面深入学习DAX做好铺垫!

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Python人脸识别—我眼里只有

人脸识别总感觉特别高深,但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库,可以直接调用,大大降低了人脸识别的难度。 之前在网上看到陈晓眼里只有陈妍希照片,特别喜欢,想自己用python中dlib人脸识别库实现这个功能。 所以到网上找了下资料,成功用python实现了这个功能,现在把实现方法分享给大家。 一、我眼里只有你效果图 可以把图片放大,看下效果。 1 亲爱热爱—佟年眼里韩商言 ? ‍ 2 余生请多指教—顾魏眼里林之校 ? 二、安装并导入库 首先,要在电脑中安装相关库。 根据点位置和计算好眼球大小,把一个人照片填充到另一个人眼睛中去,营造我眼里只有效果。 os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\33.我眼里只有你\眼里都是你") bg = '肖战.jpg' #背景图片 img =

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    牛津大学报告:中国目前AI潜力只有美国一半

    这份指数表中显示,美国AI发展潜力为33分,中国AI发展潜力仅17分,几乎是美国一半。 Ding为何会做出这样判断? 还有一个古老数据:在2015年,中国只有全球4%半导体生产份额,当时美国占据50%市场份额。 在中国,制造商显然更喜欢研究第二类芯片。 此外,中国在国内实施了数据保护政策,Google和Facebook无法在国内获取数据,取而代之是本土社交软件微信和微博。 研发实力 研发水平是人工智能发展关键因素。 美国AI生态系统提供了更具竞争力AI创业公司,从2012年到2017年,在79起AI巨头收购创业公司事件中,66%属于公司被美国公司收购,只有3家公司被中国公司(全是百度)收购。 报告认为,中国AI潜力指数为17,美国AI潜力指数为33,中国AI潜力为美国一半

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    全新软件项目,好的开始决定了成功一半!(需求&计划)

    最近去瑞士启动了一个新项目,那么早上做项目,晚上总结留下了一张张思维导图来记录当时感受, 手稿如下,写得不好请见谅:) ? 所以客户一些反馈,客户如何真正使用软件,以及客户心情他们是都知道。他们是软件使用老师傅。 如果产品经理说说有的需求都重要,请给他100块钱,然后说:“假设你只有100块钱来买软件功能,请将这100块钱分配到不同需求上,钱越多表示越重要。”这之后你自然能知道需求价值和粗略优先级。 ,相应时间节点做资源安排等 后面找时间写后面几篇: --全新软件项目,好的开始决定了成功一半! (架构设计) --全新软件项目,好的开始决定了成功一半!(团队) 最后给大家show一下我在瑞士买本子,我喜欢用思维导图捕捉思想,在瑞士偶遇了这个本子,大小纸张都很合适:) ?

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    IDEA 无法识别 Nodejs 包中关键

    问题描述 由于我是一个 IDEA 偏执狂(即任何能在 IDEA 开发功能绝不使用另外一个编辑器),所以本来适合在 VSC 上面开发 nodejs,我也通过下载 node 插件使用了 IDEA 开发 但是现在遇到一个问题,就是 IDEA 忽然无法识别我引入包了,之前和 core 库还有其他都可以,最近由于业务需求,我多加了一个ejs包就不行了。 ,也就是没有识别出来。 解决方案 打开设置,然后打开如图所示位置: ? 点击右边 download 之后选择你需要包,然后安装即可。 ? 安装速度很快,完了之后点击确定即可。 现在再次回到项目中输入关键即可发现已经有提示了。 ?

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    把光头识别成足球?AI「摄像」直播翻车:我眼里只有

    该俱乐部骄傲地宣称,此AI能自动追踪足球在球场上踪迹,让因疫情无法亲临现场球迷,稳坐家中也不错过任何一个精彩瞬间。 ? 但就在最近一场比赛上,这位AI摄像师遇见了它一生之敌—— 一位光头边裁。 球员将球掷回场内,双方正在激烈地争抢……哦不,光头边裁再次入镜……嗯,我们看不到场上那颗足球经历了什么,只能从边裁帅气挥旗中推断一二。 ? 人工校正也不能阻止这只AI对光头执着…… ? 于是,在家里观看这场比赛球迷,90分钟大部分时间里其实一直在围观边裁光头,甚至连球是怎么进都没看着…… 看来是时候要求边裁必须要戴帽子或假发了。 有球迷在看完这场比赛后,如是说道。 在hacker news和reddit等技术社区中,网友们也对这场“精彩”比赛直播展开了热烈讨论。 有网友表示,根据Ta经验,光头、足够亮白鞋、灯光、比赛场地旁训练场上球、球员用来热身球,都是训练AI时需要考虑干扰因素。 ?

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    UbuntuOCR识别软件包Tesseract

    这个包据说是开源OCR中非常好用一个,在图像识别的领域里,tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖三个引擎之一。 在1995年到2006年期间,它几乎没有什么改动,但是它可能仍然是现在最准确开源OCR引擎之一。它会读取二进制灰度或者彩色图像,并输出文字。 一个内建tiff阅读器让它可以读取未压缩TIFF图像,但是如果要读取压缩过TIFF图像,它还需要一个附加libtiff库。 1、这里用是autorun.sh进行生成,需要执行aclocal命令,没有安装这个命令会报错。 测试 tesseract b.png res 程序会生成res.txt 文件显示识别内容。 结果 测试了好多组数据,无论是规范文字还是不规范验证码,识别的效果都很不理想。。。

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    电脑版本OCR文字识别软件怎样操作?

    首图不带广告.png 辅助工具:迅捷OCR文字识别软件 第一步:打开我们OCR文字识别软件工具,在该工具页面中我们可以看到有许多功能可以供我们选择,那么大家大多数都是使用哪种功能呢? 1.png 第二步:今天我们可以选择“图片局部识别”功能,图片局部识别的功能也是将图片内容转换成文字功能,可我们图片局部识别是更加精准一些。 2.png 第三步:在图片局部识别功能中,我们需要先进行添加图片操作,这样就可以很顺利进行接下来操作啦! 3.png 第四步:图片文件添加完成后,接着就可以进行对我们需要识别的图片进行选区了。选好区后,我们OCR文字识别软件就会自动进行识别了。 4.png 第五步:选好区后,识别内容显示在整个页面的右侧。然后我们可以对输出目录进行修改,选择一个我们易于找到地方。

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    搜狗输入法创新五诀:『软件即服务』

    PC互联网时代,中国有哪些软件是完全原创而不是Copy2 China?我第一个想到是搜狗输入法。 而搜狗输入法之所以以一个工具产品身份取得了今天成就,最重要还是搜狗输入法很好地诠释了『软件即服务』理念。 传统PC时代,大多数软件只是工具,商业模式是授权模式,即售卖License,例如Office套件,这些软件工具卖出去之后,开发者与用户之间就没有紧密联系了,顶多有售后服务这样弱联系。 “软件即服务”典型创新:灵犀 搜狗输入法在满足高效率中文输入之后,不断给用户提供更多服务,例如UGC皮肤、文字表情、花漾字体这些服务。 当然,回到开篇,搜狗不论如何创新,都不会脱离『软件即服务』这五诀,因为对以产品创新著称搜狗来说,打造爆点产品不会是挑战,真正挑战是利用其其云端智慧,将软件从工具维度升维到服务维度,帮助用户降低选择成本

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    自制正方软件系统验证码识别程序(14)

    学了几天机器学习原理,感觉还是要自己动手写一个像样程序才行。正好刚研究过deeplearning.net上那个识别mnist数据库源码,于是打算利用一下写一个识别验证码程序。 获得训练集 本来想在网上找点靠谱识别平台,但是不管要不要钱,效果都不好。所以,,甭想了,先人脑识别500张再说。。。。。。 为了方便以后使用,我就用他文件名来记录实际值。 这一点大大降低了识别的难度,因为这样我们就可以将字符进行分割,从而把问题转化为对单个字符识别。否则用普通办法就难以下手了。 字符颜色固定,都是蓝色。 这样我们就可以非常方便进行二值化处理而不用考虑反色问题了。 图片噪声只有一些象征性点点。。。这对我们来说几乎形同虚设,只要稍微对图片进行处理就能消除影响。 下载了大量数据之后发现竟然有大量图片出现重复,于是我猜他图片并不是动态生成,而是静态读取。这么说来就算再不济,我也完全可以把他图片全部下载,找个验证码平台识别好然后进行hash查找。

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    自制正方软件系统验证码识别程序(44)

    效果 最后总效果还是不错,从测试集上面看,单个字符识别准确率平均能达到90%左右,最好时候达到过93%。我想这也差不多达到了优化极限了,毕竟在图片样子不标准,位置更不标准。 加上我使用整个数据集量不算大,满打满算也就500张图,所以能进行33个字符识别已经挺不错了。官网上60000张图数据集学习也差不多达到了93%而已。 正确率只有可怜10%+,让我一度怀疑这个算法可行性。然而冷静下来想了想是不是因为线条过细导致信息量不够大。于是就像办法加粗线条,最后选择了用高斯模糊来进行边缘处理再二值化。 但是这个识别率也实在是太低了,想了半天又没啥办法,试着调节学习算法中参数效果也并不理想。最后盯着8两个圈圈看时候突然想起来是不是可以通过数圈圈个数来区分一些数字! 除了算法设计部分,由于是第一次使用PIL,对图片处理让我蛋疼了好久,比如二值图像和灰度图像之间性质差别问题,图像矩阵中int到bool转化问题,内存中图像对象显示错误问题等等,都特别让人伤脑筋

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    自制正方软件系统验证码识别程序(34)

    这样就只保留了字符骨架,生成图片十分便于特征值测量与计算,而且极大消除了噪声影响。 blur2函数实现是对图片模糊化再二值化,为是将图片变“粗”一点,便于后续学习(这也是后来偶然发现提高学习准确性方法)。注意模糊参数调节。 count_border和count_fill函数实现是边界黑点计数,以及黑点数目的计数。这只是我开脑洞想到特征,好像也有点用。 check.py 这个文件封装了调用训练成果进行识别的接口。由于懒得优化之前代码结构,这里没有实现代码重用而是相当于重新写了一边之前图片处理过程。 nRecognized '+str(size)+' pictures , in '+str(cost)+' s\n' else: print recognize(sys.argv[1]) 这里实现了对单个文件识别以及文件夹下所有文件批量识别

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    自制正方软件系统验证码识别程序(24)

    文件组成 为了实现训练以及识别的过程,我总共设计了6个文件,作用如下: 文件作用split.py用于将验证码中四个小字符分割出来,并分类保存。 train.py这是开始训练接口check.py这是利用训练结果进行识别的接口 还有两个文件夹: 文件夹作用recognized/用于保存可作为训练集图片,图片以内容实际值命名number/用于保存分离子图后小图片 ,以类似0/ 1/ a/....文件夹形式进行分类 运行依赖 这里我使用是python2.7版,需要以下必要运行库支持: theano: 安装: $sudo pip install theano 但其实这里难点不是代码本身,而是要观察每张图片分隔界限。由于普通图片查看器并没有标尺,为了观察更细致,我用是GIMP(Ubuntu中ps)进行观察。 但是在后来评估中,为了提高识别准确率,又加入了三个特征,即:空白联通块数、字符边界像素个数、字符填充像素个数。事实证明这三个特征极大提高了验证准确性。

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    人脸识别走光引热议!原来后台能看到只有脸,网友已社死,审核辣哭眼

    如果你以为,App人脸识别验证,只是拍你脸… 那现在最新爆料可能要让有些盆友当场傻眼。 最近有人在微博上发文称: 人们用人脸识别功能时,摄像头拍到区域会被全部上传,还可能被后台工作人员看到。 那要是我上传就是一个半身或整张照片呢? 在早些年做人脸识别时,确实会有将人脸周围部位也纳入识别范围情况。 而光靠一串特征码,是无法知道这串数据代表是哪个人。 究竟由谁来识别人脸? 所以像这样“人工审核后台看到画面”又是怎么回事? ? 对于人脸识别这一任务,人工审核员和计算机到底是怎么分工? 除非你面部改变超出了算法识别能力,或者已有的算法还存在一些不足。 否则,整个人脸识别的过程都还是由计算机来完成。 而对于社交平台这种图片数量极大审核,也会由计算机来担任大部分识别工作。 这一方面是为了让我们能够把脸放在正确识别位置,但是也会给人造成很大错觉。 即:拍下画面只有自己脸,或APP只会提取面部信息。 ? 有人就提出,APP难道不应该提前告知用户吗?

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    有哪些好用文字识别软件?手机端和PC端分别是哪几款

    随着日常办公需要,各种方便办公软件层出不穷。其中,在线文字识别软件就是一种非常便捷办公软件。通过图片识别文字,能够保留原来格式,提取图片中文字,提高我们工作效率。 因此,各大文字识别软件多种多样。不过,多数文字识别软件并不是免费,不过小编在这里向大家推荐一款叫做洋果扫描王软件,它完全免费而且不限制应用次数。另一个推荐则是白描。 它商业化种一些,但是识别率是非常高。因此,也是一款不错软件。 二、有哪些好用PC端文字识别软件呢? 作为PC端,可以使用ShareX,它是一款完全免费工具。 这个软件支持跨平台以及跨行,同时支持文字识别。因此,在文字识别上也值得推荐。 文字识别软件可以让我们工作生活效率极大提高,但是在生活中多数软件还是以付费为主。 所以,希望大家喜欢小编在这推荐这几款文字识别软件

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    计算机网络基本知识汇总「建议收藏」

    请求头部通知服务器有关于客户端请求信息,典型请求头有: User-Agent:产生请求浏览器类型; Accept:客户端可识别的响应内容类型列表;星号 “ * ” 用于按范围将类型分组,用 “ :Server 响应报头域包含了服务器用来处理请求软件信息及其版本。 它和 User-Agent 请求报头域是相对应,前者发送服务器端软件信息,后者发送客户端软件(浏览器)和操作系统信息。 如果太长就会分片) UDP没有拥塞控制 UDP支持一对一、一对多、多对一和多对多交互通信 UDP首部开销小(只有8个字节,TCP有20个字节) UDP报文 – 源端口:2节 = 16bit 2、当收到三个冗余ACK时,将ssthresh阈值设为当前cwnd值一半,并且将cwnd值设为当前cwnd值一半加3,即ssthresh阈值加3,并且进入快速恢复状态。

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    Dropbox如何使用机器学习从数十亿图片中自动提取文字

    作者 | Leonard Fink 译者 | 刘旭坤 整理 | Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】提到 Dropbox,大家可能都知道这是一个文件同步、备份、共享云存储软件。 比如说某文档照片我们就需要进行识别,但如果只是自拍拍到了衣服上,这时候识别恐怕就没有什么意义了。这里我们使用了一个卷积神经网络来进行二元分类。 PDF 文件每一页则可能属于下面三种情形之一: 非图片,只有可索引文字 含有文字图片 完全没有文字内容图片 这三类中我们感兴趣其实只有第二类。我们发现第二类情况在三种情况之中约占 28%。 PDF文件数量虽然只有 JPEG 图片数量一半,但每个 PDF 文件平均有 8.8 页。所以综合看来要处理 PDF 文件个数超过 JPEG 图片量十多倍。 我们统计了一下 PDF 文件页数,发现超过一半文件都只有一页,超过十页文件大约只占 PDF 文件总数 10%。所以我们设定了一个标准,不管文件有多长只识别前面十页。

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